https://www.cnblogs.com/Lin-Yi/p/10387648.html 为什么要做归一化或者标准化？ 　　主要是为了调整样本数据每个维度的量纲，让每个维度数据量纲相同或接近。 为什么要调整量纲？目的是什么？ 　　1 量纲不一样的情况是什么 ...

2020-04-21 21:52:11 问题描述：为什么需要对数值类型的特征做归一化。 问题求解： 为了消除数据特征之间的量纲影响，我们需要对特征进行归一化处理，使得不同指标之间具有可比性。 举例来说，比如分析一个人的身高，体重对健康的影响，一个人的身高范围 ...

归一化与标准化区别 归一化 常用的方法是通过对原始数据进行线性变换把数据映射到[0,1]之间，变换函数为： 不同变量往往量纲不同，归一化可以消除量纲对最终结果的影响，使不同变量具有可比性。在不涉及距离度量、协方差计算、数据不符合正太分布的时候，可以使用归一化方法。比如图像处理中，将RGB ...

　　归一化（Rescaling，max-min normalization，有的翻译为离差标准化）是指将数据缩放到[0,1]范围内，公式如下： X' = [X - min(X)] / [max(X) - min(X)] 　　标准化（Standardization, Z-score ...

（Normalization）与标准化（Standardization）。它们具体是什么？带来什么益处？具 ...

一、是什么？ 1. 归一化 　　是为了将数据映射到0~1之间，去掉量纲的过程，让计算更加合理，不会因为量纲问题导致1米与100mm产生不同。 　　归一化是线性模型做数据预处理的关键步骤，比如LR，非线性的就不用归一化了。 　 归一化就是让不同维度之间的特征在数值上有一定比较性 ...

前言 我在学李宏毅的机器学习课程，助教给的回归作业代码中有数据标准化的操作。 我听过数据标准化，还有归一化、批量归一化等等，但不是很懂，不知道他们具体是什么、有什么区别。 百度上找了挺多文章，讲得都不是很系统，比如大多文章都没讲懂标准化和归一化的区别或者是不同文章讲的内容矛盾了。 用谷歌 ...

归一化（Normalization）是为了消除不同数据之间的量纲，方便数据比较和共同处理，比如在神经网络中，归一化可以加快训练网络的收敛性； 1. 把数据变为（0，1）之间的小数，主要是为了方便数据处理，因为将数据映射到0~1范围之内，可以使处理过程更加便捷、快速。 2. 把有量纲表达式变换 ...